Mengenal Data Labeling dan Data Annotation dalam Pelatihan Model AI

CENTRALNESIA – Dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), salah satu langkah yang sangat penting adalah pelatihan model menggunakan data yang telah diproses dengan tepat. Dua konsep yang sering ditemui dalam tahap ini adalah data labeling dan data annotation. Kedua hal ini berperan besar dalam memastikan model AI dapat belajar dengan akurat dan efektif.

Data Labeling adalah proses memberi label atau kategori pada data yang digunakan untuk melatih model AI. Label ini berfungsi untuk memberikan “petunjuk” atau informasi yang dibutuhkan oleh algoritma agar dapat memahami hubungan antara input dan output. Sebagai contoh, dalam pengembangan model pengenalan gambar, setiap gambar yang digunakan untuk pelatihan perlu diberi label yang menjelaskan objek apa yang ada di dalam gambar tersebut, misalnya “anjing,” “kucing,” atau “mobil.” Dengan label ini, model dapat belajar mengenali objek serupa dalam gambar lain yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Sementara itu, data annotation mencakup proses yang lebih luas dan terperinci dalam memberi informasi tambahan atau penjelasan pada data, yang tidak hanya berupa label sederhana. Dalam konteks pengolahan gambar, data annotation bisa melibatkan pembuatan bounding boxes (kotak pembatas) di sekitar objek dalam gambar, menandai titik-titik penting dalam gambar (seperti titik pada wajah), atau memberikan deskripsi teks yang menjelaskan konteks atau fitur-fitur tertentu dari data. Data annotation sering kali melibatkan tugas yang lebih rumit dan membutuhkan keahlian manusia untuk memberikan informasi yang tepat dan relevan.

Kedua proses ini sangat penting untuk pelatihan model AI yang sukses. Tanpa data labeling yang tepat, model AI akan kesulitan dalam membedakan pola atau klasifikasi yang benar. Sedangkan tanpa data annotation, model mungkin tidak dapat memahami konteks yang lebih kompleks, seperti hubungan antara berbagai objek atau informasi yang tersembunyi dalam data.

Secara keseluruhan, baik data labeling maupun data annotation adalah fondasi dari keberhasilan pelatihan model AI. Proses ini membutuhkan ketelitian, kualitas data yang tinggi, serta kolaborasi antara teknologi dan manusia untuk menghasilkan model yang akurat dan dapat diandalkan.